HandTrackingModule
- HandTrackingMin을 모듈화 시킨 코드
- 트래킹을 실행하는데 필요한 최소한의 코드
- 각 Hand의 21개의 값 목록을 요청
- 다른 프로젝트에서 활용할 수 있도록 모듈화
mpHands.Hands()의 파라미터
- static_image_mode=False
- max_num_hands=2
- min_detection_confidence=0.5
- min_tracking_confidence=0.5
modelComplexity=1를 기본 파라미터를 추가 해주어야 모듈로 만들 때 오류가 발생하지 않음
HandTrackingModule Code
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import cv2
import mediapipe as mp
import time
# class로 모듈화
class handDetector():
# 초기화 part class
def __init__(self, mode=False, maxHands=2, modelComplexity=1, detectionConf=0.5, trackConf=0.5):
# mpHands.Hands()의 기본 파라미터 설정
self.mode = mode
self.maxHands = maxHands
self.modelComplexity = modelComplexity
self.detectionConf = detectionConf
self.trackConf = trackConf
# 모델을 사용하기 전에 수행해야하는 형식
self.mpHands = mp.solutions.hands
self.hands = self.mpHands.Hands(self.mode, self.maxHands, self.modelComplexity, self.detectionConf, self.trackConf)
self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
# Detection part class
# draw=False로 생성하면 hand detection 되지 않음
def findHands(self, frame, draw=True):
# hands 객체가 RGB Image만을 사용하기 때문에 BGR -> RGB 변환
imgRGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# result는 hands와 같다
self.results = self.hands.process(imgRGB)
# 여러 손을 가질 수 있도록 내부 정보 추출
if self.results.multi_hand_landmarks:
# handLms는 각 손의 정보
for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
# draw=True : 그리기를 원하는지의 여부
# draw=True일 때만 그리게 됨
if draw:
# 실제로 그릴 수 있도록 mpDraw 정보 작성 후 랜드마크 작성 -> 점 생성
# mpHands.HAND_CONNECTIONS -> 점들을 연결 -> 선 생성
self.mpDraw.draw_landmarks(frame, handLms, self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)
return frame
# 원하는 랜드마크 포인트에 점 찍기
# draw=False로
def findPosition(self, frame, handNo=0, draw=True):
# 모든 랜드마크에 대한 정보
landmarkList = []
# 여러 손을 가질 수 있도록 내부 정보 추출
if self.results.multi_hand_landmarks:
myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]
# 랜드마크 정보 (x, y), id 번호
for id, landmark in enumerate(myHand.landmark):
h, w, c = frame.shape
cx, cy = int(landmark.x*w), int(landmark.y*h)
landmarkList.append([id, cx, cy])
if draw:
cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
return landmarkList
def main():
pTime = 0
cTime = 0
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 위에서 생성한 handDetector 클래스 불러오기
detrctor = handDetector()
# 카메라가 열리지 않은 경우 프로그램 종료
if not cap.isOpened():
exit()
while True:
success, frame = cap.read()
frame = detrctor.findHands(frame)
landmarkList = detrctor.findPosition(frame)
## 아래 주석을 풀고 실행하면 id 4에 대한 cx, xy 정보가
# if len(landmarkList) != 0:
# print(landmarkList[4])
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime) # 1/(현재 시간-이전 시간)
pTime = cTime
cv2.putText(frame, str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
3, (255, 0, 255), 3)
cv2.imshow('Image', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
main()
HandTrackingMin
- 모듈화 하기 이전 전체 코드
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import cv2
import mediapipe as mp
import time
cap = cv2.VideoCapture(0) # device
# 모델을 사용하기 전에 수행해야하는 형식
mpHands = mp.solutions.hands
hands = mpHands.Hands()
# 손을 그릴 수 있게 해줌
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
# fps 프레임 속도 계산을 위한 변수 초기화 (이전 시간, 현재 시간)
pTime = 0
cTime = 0
# 카메라가 열리지 않은 경우 프로그램 종료
if not cap.isOpened():
exit()
while True:
success, frame = cap.read()
# hands 객체가 RGB Image만을 사용하기 때문에 BGR -> RGB 변환
imgRGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# result는 hands와 같다
results = hands.process(imgRGB)
# 여러 손을 가질 수 있도록 내부 정보 추출
if results.multi_hand_landmarks:
# handLms는 각 손의 정보
for handLms in results.multi_hand_landmarks:
# 랜드마크 정보 (x, y), id 번호
for id, landmark in enumerate(handLms.landmark):
h, w, c = frame.shape
cx, cy = int(landmark.x*w), int(landmark.y*h)
if id == 4: # 엄지 (id 번호는 이미지 참초)
cv2.circle(frame, (cx, cy), 10, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
# 실제로 그릴 수 있도록 mpDraw 정보 작성 후 랜드마크 작성 -> 점 생성
# mpHands.HAND_CONNECTIONS -> 점들을 연결 -> 선 생성
mpDraw.draw_landmarks(frame, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS)
# fps 계산 후 text 삽입
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime) # 1/(현재 시간-이전 시간)
pTime = cTime
cv2.putText(frame, str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,
3, (255, 0, 255), 3)
cv2.imshow('Image', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release() # 자원 해제
cv2.destroyAllWindows() # 모든 창 닫기
Results
